王士泉：AIGC為醫(yī)療人工智能產品帶來的影響

　　記者：孟雅

　　伴隨AI預訓練大模型持續(xù)發(fā)展、人工智能生成內容(AIGC)算法不斷創(chuàng)新以及多模態(tài)AI日益主流化，以ChatGPT為代表的AIGC技術加速成為AI領域新的發(fā)展方向，正在推動AI迎來下一個大發(fā)展、大繁榮的時代。這個背景下，醫(yī)療人工智能領域將發(fā)生哪些變化?會出現哪些新的應用形式?為此本報記者專訪了國內醫(yī)療衛(wèi)生信息化領域技術專家王士泉。王士泉曾在北大方正集團，神州數碼集團等大型企業(yè)擔任技術專家，是中國醫(yī)療信息化的探索者與實踐者。

　　記者：在面向大健康的應用場景中，AI不僅能提高醫(yī)療服務的質量和效率，還能為患者帶來更好的治療效果和生活質量。隨著AI技術的不斷進步，AI會在醫(yī)療健康領域發(fā)揮更加重要的作用，在您來看，今后醫(yī)療人工智能主要的場景有哪些?

　　王士泉：從目前來看，在醫(yī)療衛(wèi)生領域，AI已經應用于下面的場景：

　　1、診斷輔助：利用AI輔助醫(yī)生進行更準確的診斷，例如在影像診斷(如X光、CT、MRI等)中，AI系統(tǒng)能識別出病變和異常，提高診斷的準確性和效率。

　　2、預測和預防：AI可以通過分析患者的歷史數據、生活習慣等信息，預測疾病的發(fā)生風險，為患者提供預防性干預措施。

　　3、康復輔助：AI可以在康復訓練中輔助醫(yī)生評估患者康復進度，為患者提供個性化的康復訓練方案。

　　4、患者教育和自我管理：AI可以根據患者的疾病狀況和需求，為患者提供健康教育、生活方式建議和自我管理工具。

　　5、臨床決策支持：AI可以分析大量的臨床數據，為醫(yī)生提供循證醫(yī)學支持，提高臨床決策的質量。

　　6、遠程醫(yī)療：AI可以通過遠程會診、遠程監(jiān)測等方式，為患者提供便捷、高質量的醫(yī)療服務，特別是在偏遠地區(qū)和資源匱乏的環(huán)境中。

　　7、醫(yī)療管理和優(yōu)化：AI可以幫助醫(yī)療機構優(yōu)化資源分配、提高工作效率，降低醫(yī)療成本，改善患者體驗。

　　8、虛擬助手：AI可以作為智能虛擬助手，協(xié)助醫(yī)生處理日常工作，如患者預約、電子病歷管理和提醒患者用藥等。

　　9、精神健康：AI可以為患者提供心理咨詢和心理治療服務，幫助患者應對焦慮、抑郁等心理問題。

　　10、健康監(jiān)測：AI可以通過穿戴設備或家庭醫(yī)療設備實時監(jiān)測患者的生理參數，及時發(fā)現異常并提醒患者就醫(yī)。

　　11、營養(yǎng)指導：AI可以根據患者的健康狀況和飲食需求，為患者提供個性化的營養(yǎng)建議和食譜推薦。

　　12、智能手術：AI可以輔助醫(yī)生進行手術規(guī)劃和模擬，提高手術精度和成功率。

　　13、人群健康管理：AI可以幫助公共衛(wèi)生部門分析人群健康數據，識別疾病高發(fā)區(qū)域和風險因素，制定針對性的預防措施。

　　記者：最近比較火熱ChatGPT-4 是一種先進的大型語言模型，它的出現為包括醫(yī)療保健在內的各個行業(yè)開辟了大量機會，您對此怎么看?

　　王士泉：基于生成式大語言模型的快速發(fā)展和能力的迅速提升，正帶來巨大商機。去年11月底以來，OpenAI公司開發(fā)的基于生成式大語言模型的消費級產品chatgpt3.5，在全球引發(fā)了轟動，讓人們體驗到支持多任務的GPT模型在語言理解、多輪對話、文本生成、機器翻譯、文本概要、語言推理、實體識別、語言推理和關系抽取等方面強大的語言處理能力。GPT-3.5引發(fā)的熱潮和GPT-4 帶來的驚嘆，在二者的能力上衍生出了很多好的應用，讓市場對基于大語言模型的業(yè)務場面充滿了想象。

　　目前看來，大型語言模型與醫(yī)療結合的場景主要包括：

　　1、臨床決策支持：在醫(yī)生與患者對話的過程中，根據患者的病史、癥狀和檢查結果等信息，為醫(yī)生提供智能提示和輔助診斷建議，幫助醫(yī)生更全面地考慮患者病情，提高診斷準確性;

　　2、電子病歷生成與分析：在就診過程中，實時識別醫(yī)生和患者的語音，將對話內容轉換為文字記錄，醫(yī)生無需在看診后手動輸入病歷信息;從醫(yī)生和患者的對話中自動提取關鍵信息，如主訴、現病史、既往史、過敏史等，并將這些信息整理成結構化的電子病歷;根據醫(yī)生的診斷意見自動生成檢查和治療計劃;在生成電子病歷的過程中，可對病歷進行智能審核，檢測潛在的錯誤、遺漏和不一致之處，并提供修改建議;

　　3、知識獲取與更新：可幫助醫(yī)生及時了解最新的醫(yī)學研究進展、循證醫(yī)學證據和臨床指南;

　　4、臨床路徑優(yōu)化：分析大量臨床數據，發(fā)現最佳實踐和治療模式，優(yōu)化臨床路徑，提高患者治療效果，降低醫(yī)療成本;根據患者的個人特征、疾病類型和治療方案等信息，預測治療結果，確定最合適的臨床路徑，提高患者滿意度;

　　5、優(yōu)化DRG分組準確性：分析患者的病史、診斷、治療等信息，提高DRG分組的準確性。這有助于更好地評估醫(yī)療服務的質量和成本效益，為醫(yī)療管理部門制定合理的支付策略提供支持。自動提取病歷中的關鍵信息，并將其轉換為標準化的代碼，簡化DRG編碼過程;

　　6、藥師助手：基于個體化信息，為患者制定個性化的用藥計劃和監(jiān)測方案，并對治療效果進行實時評估和調整;在藥物治療中監(jiān)測治療效果，通過分析醫(yī)學影像和患者生理參數，在藥物治療中監(jiān)測治療效果，指導醫(yī)生進行進一步治療方案的調整;藥物不良反應預警，通過監(jiān)測患者生理參數，比如監(jiān)測心率、血壓、脈搏等，提前預警患者可能出現藥物不良反應的風險。

　　7、醫(yī)師助手：結合語音技術與患者交互，自動整理形成結構化病歷，幫助高效了解患者情況與進一步完善病歷;借助大數據和機器學習算法，基于患者的病歷，癥狀和疾病歷史，對疾病進行診斷和提出治療方案;通過大量的數據分析和智能算法， 提供輔助診斷、治療方案和預后方案，為多學科診療提供數據支持，實現精準的個體化治療。

　　8、患者咨詢：作為智能問答系統(tǒng)，回答患者關于病情、藥物副作用、預防措施等方面的問題，有助于提高患者滿意度，減輕醫(yī)務人員的負擔;對病人進行預問診，提高醫(yī)療服務效率。

　　記者：在多重因素驅動下，AIGC正在成為近十年來AI領域具有突破性的技術方向， 正如“互聯(lián)網+”一樣，“AIGC+”一定也會為醫(yī)療保健領域帶來新的應用形式。您對此有什么看法?

　　王士泉：AIGC技術的突破性在于從分析式AI(Analytical AI)發(fā)展為生成式AI(Generative AI)。我國互聯(lián)網醫(yī)療領域有海量的用戶、豐富的產品和應用場景，這為發(fā)展和打造基于AIGC的醫(yī)療健康產業(yè)生態(tài)提供了數據和場景等優(yōu)勢。

　　首先，AIGC與現有的大數據處理技術結合后，能夠進一步降低信息搜索和處理的門檻，提升服務效率。舉個例子，多組學數據是指來自生物體不同層次的高通量生物數據，包括基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組等。通過對多組學數據進行整合分析，可以更全面地了解生物體內的生物過程，進而揭示疾病的發(fā)生、發(fā)展機制以及治療方法。臨床表型數據與多組學數據整合對實現個體化醫(yī)療和精準治療至關重要，但仍面臨許多挑戰(zhàn)。首先，多組學數據的質量和準確性是影響研究結果的關鍵因素。為了保證數據質量，需要更加高效、準確的測序技術和數據處理方法。其次，多組學數據的規(guī)模和異質性使得數據整合和分析變得非常復雜。因此，需要新的算法和計算方法，以解決這些問題。自然語言處理(NLP)和大語言模型(LLM)的應用將在生物信息學與多組學數據整合過程中發(fā)揮重要的作用。其次，利用生成式人工智能技術創(chuàng)建模擬數據集，將有助于更有效地訓練機器學習算法，提升醫(yī)療AI產品研發(fā)效率。此外，文本生成圖像或視頻的多模態(tài)模型也是備受關注的AIGC技術，AI繪圖、AI視頻生成、AI語音合成等新型內容方式與手術示教等醫(yī)療教學場景結合也具有一定的開發(fā)潛力。

　　王士泉介紹，他所帶領的技術團隊，正在研發(fā)基于AIGC的新一代醫(yī)療人工智能平臺，該主要包括基礎設施層、模型層與應用層。其中，基礎設施層包括AI芯片、超級計算機等算力基礎設施以及機器學習框架等。模型層包括大型語言模型、圖像生成模型，以及基于大模型定向開發(fā)的垂直模型，應用層即AIGC技術和醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)結合后帶來的新的應用、產品和服務。

　　王士泉最后表示，當前數智轉型加速，數據資產的累積已成為數字化時代業(yè)務創(chuàng)新迭代重要的支撐點，在數智融合的架構下搭建技術體系，支撐基于泛在敏捷業(yè)務能力的數據資產化將成為完成數字化轉型的核心。我們一方面會持續(xù)強化技術自主創(chuàng)新與產品研發(fā)創(chuàng)新能力，另一方面也將緊跟產業(yè)趨勢，不斷增強技術、產品、服務的能力融合，迭代和豐富更加完整的解決方案，為更多客戶的數字化提供有力支持，共創(chuàng)數智新時代。

　　王士泉，技術管理精英,中國HIT(Hospital information technology)技術探索者，深耕醫(yī)療健康領域信息化二十余年。曾擔任方正集團、神州數碼集團高級技術經理、架構師等職務�，F就職于東華醫(yī)為科技有限公司，長期從事健康醫(yī)療大數據與人工智能領域的研發(fā)與產品設計，在智慧醫(yī)院及城市智慧醫(yī)療領域具備豐富的研發(fā)與實施經驗。